본 연구는 기상청 현업모델(LDAPS)로부터 예측된 서울의 도시열섬 강도와 지상 기온을 AWS 관측과 비교 평가하였다. 관측된 서울의 열섬 강도는 봄과 겨울동안 증가하며 여름동안 감소한다. 열섬 강도의 시간적 변동 경향은 새벽 시간 최대, 오후에 최소를 보인다. 기상청 국지기상예측시스템(LDAPS)으로부터 예측된 열섬 강도는 여름철 과대모의, 겨울철 과소모의 특징을 보인다. 특히 여름철은 주간에 과대 모의 경향이 증가하며, 겨울은 새벽 시간 과소 모의 오차가 크게 나타난다. LDAPS에서 예측된 지면 기온의 오차는 여름철 감소하며 겨울철 증가한다. 겨울철 열섬 강도의 과소 모의는 도시 기온의 과소 모의와 관련되었으며, 여름철 열섬 강도의 과대 모의는 교외 지역 기온의 과소 모의로부터 기인하는것으로 판단된다. 도시 열섬강도 예측성 개선을 위하여 도시효과를 고려하는 도시캐노피모델을 LDAPS와 결합하여 2017년 여름 기간동안 모의하였다. 도시캐노피모델 적용 후 도시의 지면 기온의 오차는 개선되었다. 특히 오전시간 과소모의되는 기온의 오차 개선 효과가 뚜렷하였다. 도시캐노피모델은 여름동안 과대 모의하는 도시열섬강도를 약화시키는 개선 효과를 보였다.
기후 위기가 대두되며 탄소중립에 많은 관심이 쏟아지고 있다. 탄소중립을 실천하기 위한 여러 가지 방법 중 도시의 수목을 관리하는 것은 탄소배출 저감, 대기질 개선 등의 환경적인 긍정적 효과를 얻을 수 있다. 수종별 온실가스 흡수량과 흡수 계수에는 차이가 있지만 도시 나무 캐노피를 증가시키면 온실가스 흡수량도 증가한다. 본 논문은 탄소정보공개 프로젝트(CDP)에서 제공하는 데이터를 기반으로 도시의 녹지 지대를 구글 지도(Google Map) 위성사진을 통해 찾아내고 지니 계수(Gini Coefficient)를 통해 도심 녹지 균형을 비교하였다. 향후 도시 수목과 녹지 데이터를 축적해 기초자료가 쌓이면 도시환경의 지표로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, Urban Climate Simulation was performed by 3-Dimensional Urban Canopy Model. The characteristics of urban climate was analyzed combining artificial land coverage, building size, heat production from the air conditioning and topographic conditions as physical variables which affects urban climate characteristics. The results are as follows. (1)The aspects of the urban climatal change is derived to be related to the combination of the building coverage ratio, building height and shading area. (2)Whole heat generation was influenced by the convective sensible heat at the lower building height and by the artificial heat generation at the higher one over 20-story building influence to some extent of the building coverage ratio. The effect of the altitude is not more considerable than the other variables as below $1^{\circ}C$ of the air temperature.
In this study, Urban Climate Simulation was performed by 3-Dimensional Urban Canopy Model. The characteristics of urban climate were analyzed combining artificial land coverage, building size, heat production from the air conditioning and topographic conditions as physical variables which affects urban climate characteristics. The results are as follows. (1) The aspects of the urban climatal change is derived to be related to the combination of the building coverage ratio, building height and shading area. According to the building height, the highest temperature was increased by $2.1^{\circ}C$ from 2-story to 5-story building and the absolute humidity by 2.1g/kg maximum and the wind velocity by 1.0m/s was decreased from 2-story to 20-story building. (2) Whole heat generation was influenced by the convective sensible heat at the lower building height and by the artificial heat generation at the higher one over 20-story building influence to some extent of the building coverage ratio. The effect of the altitude is not more considerable than the other variables as below $1^{\circ}C$ of the air temperature. In the last, deriving the combination of building coverage and building height is needed to obtain effectiveness of the urban built environment planning at the point of the urban climate. These simulation results need to be constructed as DB which shows urban quantitative thermal characters by the urban physical structure. These can be quantitative base for suggesting combinations of the building and urban planning features at the point of the desirable urban thermal environment as well as analyzing urban climate phenomenon.
In this study, Urban Climate Simulation was performed using 3-Dimensional Urban Canopy Model. The characteristics of urban thermal environment was analyzed by classifying land coverage and increasing natural land coverage ratio. The results are as follows. The characteristics of the land coverage on urban thermal environment formation can be summarized by the effects like higher temperature on the artificial coverage, and the contrary effects on the natural coverage. When the water coverage 100% was made up, maximum temperature was declined by $5.5^{\circ}C$, humidity by the 6.5g/kg, wind velocity by 0.6m/s, convective sensible heat by $400W/m^2$ and the evaporative latent heat was increased by $370W/m^2$ compared to when artificial coverage 100% was formed. These simulation results need to be constructed as DB which shows urban quantitative thermal characters by the urban physical structure. These can be quantitative base for suggesting combinations of the building and urban planning features at the point of the desirable urban thermal environment as well as analysing urban climate phenomenon.
이 연구는 제안한 평균복사온도의 차감비교기법을 통해 도시림이 여름철 옥외 환경에 미치는 온열완화를 정량적으로 추정하고 평가는 것을 목적으로 한다. 항공 라이다 측량시스템 기반 3차원 점군자료로부터 도시림이 있는 모의 대상지와 도시림이 없는 모의 대상지 두 사례를 구축하여 SOLWEIG 기반에서 평균복사온도를 산출하고 두 값들을 비교 및 분석하였다. 연구를 통해 도시림 캐노피가 연구지역 전체 일평균 $T_{mrt}$를 약 $5^{\circ}C$ 정도 저감하며 태양의 위치와 지면 조건에 따라 시간평균 $T_{mrt}$가 $33^{\circ}C$까지 저감될 수 있음을 확인하였다. 결과들은 도시미기후 지표(풍속, 습도, 대기 온도 등) 및 생명기상(인지온도 등) 연구들을 향상시키고 더불어 삼림 기반 공공 녹색정책 개발에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 지표이용도 특성이 반영된 고해상도 기상예측모델 도시캐노피모형(WRF-UCM)의 수치모의 실험을 통해 도심과 전원 지역 기상변수 및 에너지수지 변화 경향에 대하여 분석하였다. UCM을 적용하지 않은 WRF 모의 결과를 규준실험으로 설정하였으며, 거칠기 길이 변화와 인공열 고려에 따라 총 4가지 실험을 비교하여 분석하였다. UCM을 적용한 실험에서 거칠기 길이의 수정 전과 후의 기온과 풍속의 변화가 크게 나타나지 않았으나, 인공열을 고려한 UCM의 모의 기온과 풍속은 고려하기 전보다 크게 차이가 나타났다. 모의 실험 간의 차이는 전원 지역보다 도시 지역에서 더 크게 나타났다. 자동기상관측(AWS) 기온 관측 자료에 대하여 UCM에 인공열을 고려한 결과의 평방근오차(RMSE)가 가장 적었다. 또한, 차세대도시농림융합기상사업단의 중랑 에너지수지관측소지점의 현열플럭스 관측자료에 대한 검증 수치는 인공열을 고려하여 UCM을 적용한 실험의 RMSE와 BIAS 값이 가장 낮았다. 인공열을 고려한 UCM 적용이 도심의 현열플럭스 모의 향상에 영향을 주었다. 또한, UCM을 적용한 후 도시 지역 잠열플럭스의 변화 모의를 분석할 수 있었으며, 도심과 전원 지역 모두 UCM 적용 후에 관측 값과 더 가까운 검증 수치를 나타냈다. 결과적으로 WRF 모델에 UCM의 적용이 지표플럭스 모의 향상에 기여하는 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to build urban canopy model (Met Office Reading Urban Surface Exchange Scheme, MORUSES) based to Unified Model (UM) by using urban building information data in Seoul, and then to compare the improving urban canopy model simulation result with that of Seoul Automatic Weather Station (AWS) observation site data. UM-MORUSES is based on building information database in London, we performed a sensitivity experiment of UM-MOURSES model using urban building information database in Seoul. Geographic Information System (GIS) analysis of 1.5 km resolution Seoul building data is applied instead of London building information data. Frontal-area index and planar-area index of Seoul are used to calculate building height. The height of the highest building in Seoul is 40m, showing high in Yeoido-gu, Gangnam-gu and Jamsil-gu areas. The street aspect ratio is high in Gangnam-gu, and the repetition rate of buildings is lower in Eunpyeong-gu and Gangbuk-gu. UM-MORUSES model is improved to consider the building geometry parameter in Seoul. It is noticed that the Root Mean Square Error (RMSE) of wind speed is decreases from 0.8 to 0.6 m s-1 by 25 number AWS in Seoul. The surface air temperature forecast tends to underestimate in pre-improvement model, while it is improved at night time by UM-MORUSES model. This study shows that the post-improvement UM-MORUSES model can provide detailed Seoul building information data and accurate surface air temperature and wind speed in urban region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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